人工智能课程大作业——人脸口罩数据集的模型训练

一、下载人脸口罩数据集 下载人脸口罩数据集的链接如下： https://download.csdn.net/download/qq_42451251/12566250 而后将数据集重命名为连续序列，重命名代码如下：

#对数据集重命名 #coding:utf-8 import os path = "F:\\mask\\have_mask" #你的路径 filelist = os.listdir(path) count=1000 #开始文件名1000.jpg for file in filelist: Olddir=os.path.join(path,file) if os.path.isdir(Olddir): continue filename=os.path.splitext(file)[0] filetype=os.path.splitext(file)[1] Newdir=os.path.join(path,str(count)+filetype) os.rename(Olddir,Newdir) count+=1

同样对负样本进行重命名。 而后在对正负样本数据集进行像素处理： 代码如下：

#修改正样本像素 import pandas as pd import cv2 for n in range(1000,1606):#代表正数据集中开始和结束照片的数字 path='F:\\mask\\have_mask\\'+str(n)+'.jpg' # 读取图片 img = cv2.imread(path) img=cv2.resize(img,(20,20)) #修改样本像素为20x20 cv2.imwrite('F:\\mask\\have_mask\\' + str(n) + '.jpg', img) n += 1

再创建正负样本数据集文档 打开打开cmd，进入到存放正样本的have_mask文件夹

F: cd mask\have_mask

而后再cmd终端输入如下命令创建路径文档

dir /b/s/p/w *.jpg > have_mask.txt

而后对负样本数据集路径文档创建 先进入负样本文件夹

cd /mask/no_mask/

而后输入如下命令，创建负样本路径txt文档

dir /b/s/p/w *.jpg > no_mask.txt

二、对口罩数据集的进行模型训练 创建xml文件夹，存放OpenCV训练好的模型 对正负样本txt文档进行预处理 代码如下：

#正样本文件预处理 没行目录结尾加入 1 0 0 20 20 #coding:utf-8 import os #Houzui="_Apple" Houzui=r" 1 0 0 20 20" #后缀 filelist = open('F:\\mask\\have_mask.txt','r+',encoding = 'utf-8') line = filelist.readlines() for file in line: file=file.strip('\n')+Houzui+'\n' print(file) filelist.write(file)

而后对对负样本同样执行操作，代码如下：

#负样本文件预处理 没行目录结尾加入 1 0 0 60 60 #coding:utf-8 import os #Houzui="_Apple" Houzui=r" 1 0 0 60 60" #后缀 filelist = open('F:\\mask\\no_mask.txt','r+',encoding = 'utf-8') line = filelist.readlines() for file in line: file=file.strip('\n')+Houzui+'\n' print(file) filelist.write(file)

而后生成正样本mask.vec文件和负样本mask1.vec文件 在cmd终端，输入以下命令，生成mask.vec文件：

cd /mask/ opencv_createsamples.exe -vec mask.vec -info have_mask.txt -num 410 -w 20 -h 20

同样生成负样本的mask1.vec，代码如下：

opencv_createsamples.exe -vec mask1.vec -info no_mask.txt -num 1688 -w 60 -h 60

三、进行模型训练 在数据集同级目录创建一个txt文档，写入如下代码：

opencv_traincascade.exe -data xml -vec mask.vec -bg no_mask.txt -numPos 385 -numNeg 400 -numStages 20 -w 20 -h 20 -mode ALL pause

打开traincascade.bat文件，进行人脸口罩模型训练，实验过程如下图： 四、进行戴口罩检测 检测代码如下：

import cv2 detector= cv2.CascadeClassifier('D:/python/python1/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml') mask_detector=cv2.CascadeClassifier('F:/mask/xml/cascade.xml') cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, img = cap.read() gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = detector.detectMultiScale(gray, 1.1, 3) for (x, y, w, h) in faces: #参数分别为 图片、左上角坐标，右下角坐标，颜色，厚度 face=img[y:y+h,x:x+w] # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1] mask_face=mask_detector.detectMultiScale(gray, 1.1, 5) for (x2,y2,w2,h2) in mask_face: cv2.rectangle(img, (x2, y2), (x2 + w2, y2 + h2), (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('mask', img) cv2.waitKey(3) cap.release() cv2.destroyAllWindows()

而后就能正确运行结果了！本次实验就到此结束了！